note

1. labelImg 실행 2. Open Dir -> 이미지 파일들 저장된 폴더 열기 / Change Save Dir -> 파일 저장할 폴더 지정 3. 처음 작동시키면 yolo 라고 써있는 부분에 PascalVOC 라고 적혀있을텐데 한번 눌러서 yolo로 바꿔주면 된다. 4. 라벨링 시작 - Create RectBox 눌러서 직접 라벨링 해주고 -> class 지정 -> Save 5. 이 과정을 모든 사진에 해주면 됨..^^ 6. yolov5 안에 폴더 하나 만들어서 그 안에 data.yaml 파일, images, labels 폴더를 각각 만들어주자 images -> 라벨링 했던 사진들 labels -> 라벨링 후 생성된 텍스트 파일들 7. data.yaml 파일 train/val: 내가 만든 폴더 경로..

pip install labelImg pip3 install pipenv pipenv run pip install pyqt5 lxml make qt5py3 labelImg 순서대로 하면 된다는데 온갖 오류 다 뜨면서 안 됨. 그래서 다시 다운.. 그래도 안 됨. 다시 검색.. m1 칩이라 안 되는 듯.. 일단 로제타 터미널 만들어줌 터미널 복제 -> 이름 알아보기 쉽게 바꿔주고 -> 마우스 우클릭 -> 정보 가져오기 -> Rosetta를 사용하여 열기 체크 로제타 터미널 열어서 git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg /usr/bin/python3 -m venv env source env/bin/activate pip install ..

YOLOv3 설치 시도 -> 자꾸 오류 떠서 실패.. # 가상환경에 yolov5 다운 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git # update conda update -yn base -c defaults conda # install library conda install -c anaconda cython numpy pillow scipy seaborn pandas conda install -c conda-forge matplotlib pyyaml tensorboard tqdm opencv PyTorch 설치는 https://pytorch.kr/get-started/locally/ 내 환경에 맞는 명령어를 입력해주면 된다. 난 맥북이니까 # install..

import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 노트북 웹캠을 카메라로 사용 cap.set(3, 640) # 너비 cap.set(4, 480) # 높이 ret, frame = cap.read() # 사진 촬영 frame = cv2.flip(frame, 1) # 좌우 대칭 cv2.imwrite('./test.png', frame) # 사진 저장 cap.release() cv2.destroyAllWindows()